多变量可视化分析的方法有哪些

1. 西安北大青鸟分享数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。
而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。
在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。
在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
散点图散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。
如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。
想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。
我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。
使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。
折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。
另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。
查看下面我们以频率和IQ做的直方图。
我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。
我们也可以看到它呈正态分布。
使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。
组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
柱状图当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。
如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。
柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。
我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。
但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?这就是箱形图所适合干的事情了。
箱形图给我们提供了上面所有的信息。
西安电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。
像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

2. 常见的数据可视化方法有哪些

时态

时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。

多维

可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。

分层

分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。

网络

在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。

关于常见的数据可视化方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

3. 数据可视化的方法有哪些

数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。

可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI

图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。

以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏：

4. 盐城北大青鸟分享数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。
而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。
在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。
在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
散点图散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。
如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。
想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。
我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。
使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。
折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。
另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。
查看下面我们以频率和IQ做的直方图。
我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。
我们也可以看到它呈正态分布。
使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。
组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
柱状图当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。
如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。
柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。
我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。
但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?这就是箱形图所适合干的事情了。
箱形图给我们提供了上面所有的信息。
盐城电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。
像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

5. 苏州北大青鸟分享数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。
而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。
在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。
在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
散点图散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。
如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。
想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。
我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。
使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。
折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。
另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。
查看下面我们以频率和IQ做的直方图。
我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。
我们也可以看到它呈正态分布。
使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。
组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
柱状图当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。
如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。
柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。
我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。
但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?这就是箱形图所适合干的事情了。
箱形图给我们提供了上面所有的信息。
苏州电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。
像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

6. 沈阳北大青鸟分享数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。
而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。
在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。
在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
散点图散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。
如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。
想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。
我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。
使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。
折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。
另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。
查看下面我们以频率和IQ做的直方图。
我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。
我们也可以看到它呈正态分布。
使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。
组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
柱状图当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。
如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。
柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。
我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。
但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?这就是箱形图所适合干的事情了。
箱形图给我们提供了上面所有的信息。
沈阳电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。
像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

7. 昆明电脑培训分享数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。

散点图

散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。 如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。想要可视化三个变量之间的关系? 没问题! 仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。

折线图

当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。

直方图

直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和 IQ 做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。

柱状图

当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。

箱形图

我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?

这就是箱形图所适合干的事情了。箱形图给我们提供了上面所有的信息。昆明电脑培训http://www.kmbdqn.com/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如 25% 和 75% 的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

8. 银川北大青鸟分享数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。
而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。
在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。
在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
散点图散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。
如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。
想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。
我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。
使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。
折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。
另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。
查看下面我们以频率和IQ做的直方图。
我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。
我们也可以看到它呈正态分布。
使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。
组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
柱状图当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。
如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。
柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。
我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。
但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?这就是箱形图所适合干的事情了。
箱形图给我们提供了上面所有的信息。
银川电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。
像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

9. 数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。

散点图

散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。

折线图

当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。

直方图

直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和IQ做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。

柱状图

当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。

箱形图

我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?

这就是箱形图所适合干的事情了。箱形图给我们提供了上面所有的信息。昆明电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

10. 数据分析之常见的数据可视化方法有哪些

【导读】现如今已然是大数据时代，许多企业的发展离不开数据分析。大数据可视化分为不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。那么，在数据分析中，常见的数据可视化方法有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

时态

时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。

多维

可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。

分层

分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。

网络

在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析之常见的数据可视化方法有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。